A unified simulation framework for Dense Plasma Focus experiments, enabling researchers to model plasma dynamics and related physics.
يُقدِّم المشروع بيئة محاكاة شاملة لتجارب تركيز البلازما الكثيفة، مع دمج نماذج فيزيائية متعددة ضمن قاعدة شفرة موحدة. يدعم ديناميكيات البلازما وتطور الحقول المغناطيسية وحسابات نقل الطاقة باستخدام أساليب عددية متقدمة. يمكن للمستخدمين تكوين المحاكاة عبر واجهة سطر أوامر أو واجهة ويب خفيفة، وتُعرض النتائج عبر مخططات تفاعلية. صُمم الإطار للباحثين والمهندسين الذين يحتاجون نمذجة دقيقة وقابلة للتكرار لسلوك البلازما. يلبي الحاجة إلى أداة مرنة ومفتوحة المصدر يمكن تعديلها لتتناسب مع إعدادات تجريبية متطورة. يتيح للمستخدمين استكشاف تأثيرات المعلمات المختلفة على النتائج، مما يسهم في تحسين تصميم التجارب. يدمج المشروع بين الأداء العلمي والدقة في العرض البصري، ما يجعله خياراً مفضلاً للبحوث التطبيقية في مجال الفيزياء البلازمية.
A command‑line tool that tracks personal knowledge acquisition and leverages AI to summarize and organize learning activities.
تُعدّ أداة Knowledge‑Tracker تطبيقًا سطر أوامر مبنيًا بلغة بايثون يُسجِّل أنشطة التعلم اليومية، مثل المقالات المقروءة أو الدورات المكتملة أو المفاهيم التي تم إتقانها. تُقدِّم واجهة ويب خفيفة تُتيح تصفح السجلات بسرعة وعرض لوحات معلومات مرئية. تتكامل الأداة مع واجهات OpenAI وAnthropic لتوليد ملخصات مختصرة، وبطاقات مراجعة، ومقترحات دراسية مخصصة. يمكن للمستخدمين استعلام قاعدة المعرفة باستخدام اللغة الطبيعية، واسترجاع الموارد ذات الصلة، والحصول على رؤى مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي. تستهدف الأداة المتعلمين الفرديين، والطلاب، والمهنيين، وتساعد على الحفاظ على سجل تعلم منظم وتوضيح التقدم مع مرور الوقت.
A backend API that tracks movies, provides AI‑powered recommendations, and supports social features for users.
يُقدّم هذا النظام واجهة برمجية لإدارة وتتبع الأفلام، مع إمكانية البحث عن تفاصيل الأفلام عبر واجهة TMDB. يتيح للمستخدمين تسجيل تاريخ المشاهدة، تقييم الأفلام، وكتابة المراجعات. كما يدمج خوارزمية ذكاء اصطناعي لتوليد توصيات شخصية مبنية على تفضيلات المستخدم وسجل المشاهدة. يوفّر وظائف اجتماعية مثل طلبات الصداقة، قوائم الأصدقاء، وإنشاء مجموعات مشاهدة مشتركة. يمكن استيراد قوائم الأفلام من ملفات CSV من Letterboxd لتسهيل نقل البيانات. يدعم المصادقة عبر Supabase ويستفيد من PostgreSQL مع pgvector لتخزين بيانات متجهات التوصية. يهدف إلى تسهيل تجربة المستخدم في اكتشاف الأفلام وتبادل الآراء مع الأصدقاء.
The istaroth project is a tool designed to extract, clean, and structure textual content from the game Genshin Impact for use in Research and Application Generation (RAG).
يستخدم istaroth pipeline لاستخراج، تنظيف وتشكيل المحتوى النصي من لعبة Genshin Impact. يتم بناؤه باستخدام تقنيات متعددة مثل FastAPI و PyTorch و Hugging Face Transformers. يهدف المشروع إلى توفير تنسيق محدد للمحتوى المستخرج، مما يجعل من السهل استخدامه في التطبيقات المتسلسلة مثل البحث أو المهام الجيلية.
A command‑line tool that transcribes audio files locally and produces concise summaries, designed for users who need quick, privacy‑preserving media processing.
تُعد VATS أداة سطر أوامر خفيفة الوزن تُقبل ملفات الصوت بصيغ شائعة وتُخرج نصًا كاملاً متبوعًا بملخص مختصر. تعتمد على نماذج تحويل الكلام إلى نص من أحدث تقنيات Hugging Face، مع إمكانية استخدام محركات OpenAI لتلخيص النص، وتعمل جميعها محليًا للحفاظ على خصوصية البيانات. تم بناؤها باستخدام Click لتوفير واجهة أوامر نظيفة، وRich لتقديم مخرجات ملونة في الطرفية، وPyTorch لتحقيق استدلال فعال. تستهدف المستخدمين مثل صانعي المحتوى، والصحفيين، والباحثين، والمطورين الذين يحتاجون إلى تحويل وسائط بسرعة ودون اتصال بالإنترنت. يتيح عدم الحاجة إلى رفع الملفات إلى السحابة تقليل التأخير، وتوفير عرض النطاق الترددي، وحل مشكلات الأمان، مع تقديم نتائج عالية الجودة. تُعزز VATS تجربة المستخدم من خلال توفير أوامر بسيطة، وتنسيق مخرجات واضح، ودعم للغات متعددة. كما تُسهم في تسريع عمليات الإنتاج وتسهيل تحليل المحتوى الصوتي في بيئات تتطلب سرية عالية.
Idle Chapters is a project for generating and managing chapters in idle games.
هذا المشروع يهدف إلى مساعدة مطورين ألعاب البقاء على إنشاء و إدارة الفصول في ألعابهم. يقدم الميزات مثل إنشاء الفصول وإدارتها وتتبعها. يستخدم مشروع Idle Chapters Click لإنشاء واجهة سطر الأوامر و FastAPI لبناء APIs. كما يستخدم MongoDB كقاعدة بيانات. بفضل Idle Chapters، يمكن للمطورين ألعاب البقاء على تسهيل تدفقهم العمل وتحديد تركيزهم على إنشاء تجارب لعب مثيرة.
The physical-mcp project is a server that connects cameras to Large Language Models (LLMs) for ambient perception.
هذا المشروع يقدم خادم للاستشعار المحيطي MCP (معالجة وประมول الوسائط)، الذي يسمح بالاتصال بين الكاميرات والمدخلات اللغوية الكبيرة (LLMs). الخادم يتيح معالجة البيانات البصرية في الوقت الفعلي من الكاميرات، استفادةً من قدرات LLMs. هذا التكامل مفيد في التطبيقات التي تحتاج إلى معالجة وتفسير البيانات البصرية بواسطة النماذج الذكية.